Инвесторы вложили деньги в Nvidia Corp. и сделали ее самым дорогим производителем чипов в мире, убежденные, что ее лидерство в области вычислений искусственного интеллекта принесет богатство. Теперь внимание переключилось на то, окупится ли сам ИИ для компаний, инвестирующих десятки миллиардов долларов в огромные центры обработки данных, необходимые для его работы.
На данный момент Nvidia остается ведущим продавцом кирки и лопаты в золотой лихорадке ИИ. Доходы по-прежнему растут, а книга заказов на чипы-ускорители компании раздувается.
Дальнейший успех компании зависит от способности генерального директора Дженсена Хуанга справляться с множеством проблем. Хуанг продвигает возможности своих чипов, чтобы доказать своим крупнейшим клиентам, включая Microsoft Corp. и Amazon.com Inc. , что эти продукты являются лучшими из возможных. Это вдвойне важно, поскольку эти компании разрабатывают собственные технологии, которые в конечном итоге могут заменить некоторые из менее продвинутых полупроводников Nvidia. Он пытается помочь более широкому кругу компаний легче использовать вычисления ИИ в своем бизнесе, одновременно лавируя между геополитической напряженностью, которая грозит отрезать Nvidia от основных мировых рынков.
Давайте рассмотрим, что способствовало впечатляющему росту Nvidia и какие задачи предстоит решить.
Какие ИИ-чипы Nvidia самые популярные?
Текущий производитель денег — Hopper H100, название которого — дань уважения пионеру компьютерных наук Грейс Хоппер . Это более мощная версия графического процессора, который появился в персональных компьютерах, используемых видеогеймерами. Hopper заменяется на вершине линейки линейкой Blackwell, названной в честь математика Дэвида Блэквелла.
И Hopper, и Blackwell включают технологию, которая превращает кластеры компьютеров, использующих чипы Nvidia, в отдельные блоки, способные обрабатывать огромные объемы данных и выполнять вычисления на высокой скорости. Это делает их идеальными для энергоемкой задачи обучения нейронных сетей, лежащих в основе новейших продуктов ИИ.
Основанная в 1993 году, компания Nvidia стала пионером на этом рынке, инвестировав в него более десяти лет назад, сделав ставку на то, что способность выполнять работу параллельно однажды сделает ее чипы ценными и в других приложениях, помимо игр.
Компания из Санта-Клары, штат Калифорния, будет продавать продукцию Blackwell в различных вариантах, в том числе как часть суперчипа GB200, который объединяет два графических процессора Blackwell с одним центральным процессором Grace, универсальным центральным процессором. (Центральный процессор Grace также назван в честь Грейс Хоппер.)
Почему ИИ-чипы Nvidia особенные?
Так называемые генеративные платформы ИИ обучаются таким задачам, как перевод текста, резюмирование отчетов и синтез изображений, поглощая огромные объемы уже существующего материала. Чем больше они поглощают, тем лучше они работают. Они развиваются путем проб и ошибок, предпринимая миллиарды попыток достичь мастерства и поглощая по пути огромные объемы вычислительной мощности.
По данным Nvidia, Blackwell обеспечивает производительность обучения ИИ в 2,5 раза выше, чем у Hopper. Новая конструкция имеет так много транзисторов — крошечных переключателей, которые дают полупроводникам возможность обрабатывать информацию — что ее невозможно производить традиционным способом как единое целое. Фактически, это два чипа, соединенных друг с другом посредством соединения, которое гарантирует, что они работают как единое целое, заявила компания.
Для клиентов, которые спешат обучить свои системы ИИ для выполнения новых задач, преимущество в производительности, предлагаемое чипами Hopper и Blackwell, имеет решающее значение. Компоненты считаются настолько важными для разработки ИИ, что правительство США ограничило их продажу своему геополитическому конкуренту Китаю.
Как Nvidia стала лидером в области ИИ?
Nvidia уже была королем графических чипов, компонентов, которые генерируют изображения, которые вы видите на экране компьютера. Самые мощные из них построены на тысячах процессорных ядер, которые выполняют несколько одновременных потоков вычислений. Это позволяет им производить сложные 3D-рендеринги, такие как тени и отражения, которые являются особенностью современных видеоигр.
Инженеры Nvidia поняли в начале 2000-х, что они могут переоборудовать эти графические ускорители для других приложений. Исследователи ИИ, тем временем, обнаружили, что их работа может быть наконец-то реализована на практике с использованием этого типа чипа.
Что делают конкуренты Nvidia?
По данным исследовательской компании IDC, Nvidia контролирует около 90% рынка графических процессоров для центров обработки данных. Основные поставщики облачных вычислений и основные клиенты Nvidia, такие как Amazon’s AWS , Alphabet Inc. ‘s Google Cloud и Microsoft’s Azure, пытаются разработать собственные чипы, как и конкуренты Nvidia Advanced Micro Devices Inc. и Intel Corp.
На выставке Computex в Тайване в мае Nvidia дала понять о готовности принять меры по производству собственных ключевых компонентов некоторыми клиентами, а Хуан объявил, что серверная магистраль NVLink от Nvidia — набор компонентов, которые действуют как высокоскоростное соединение между основными чипами в компьютере — будет открыта для продуктов других компаний. Ранее эта технология была зарезервирована исключительно для собственных процессоров и чипов ускорителей Nvidia.
Однако усилия по разработке альтернативных чипов пока не смогли подорвать доминирование Nvidia. AMD, ближайший конкурент Nvidia в области графических чипов, сообщила, что рост продаж ее ускорителей ИИ в первой половине года будет нулевой, в то время как Nvidia продолжает публиковать данные о росте продаж более чем на 50% за квартал.
Как Nvidia удается опережать конкурентов?
Nvidia обновила свои предложения, включая программное обеспечение для поддержки оборудования, в темпе, с которым еще не смогла сравниться ни одна другая фирма. Компания также разработала кластерные системы, которые помогают ее клиентам покупать чипы оптом и быстро их развертывать. Хуан поддерживает бешеный темп выступлений на технологических выставках и корпоративных мероприятиях по всему миру, чтобы рекламировать новые предложения и налаживать связи.
Nvidia взяла на себя обязательство ежегодно представлять новые основные продукты в течение многих лет, что отражает то, что Хуан называет беспрецедентной приверженностью продвижению инноваций в отрасли. Такие обещания служат предупреждением конкурентам, что они пытаются успеть на движущийся поезд.
Как обстоят дела со спросом на ИИ-чипы?
Хуан и его команда неоднократно заявляли, что у компании больше заказов, чем она может выполнить, даже на старые модели.
Microsoft, Amazon, Meta Platforms Inc. и Google объявили о планах потратить сотни миллиардов долларов в совокупности на ИИ и центры обработки данных для его поддержки. Совсем недавно появились предположения, что бум центров обработки данных ИИ уже теряет обороты. Microsoft отказалась от проектов центров обработки данных по всему миру, вызвав более широкие опасения относительно того, обеспечивает ли она больше вычислительных мощностей ИИ, чем ей нужно в долгосрочной перспективе. Компания заявляет, что спрос на ИИ все еще растет, и что она ожидает увеличения инвестиций в центры обработки данных в следующих кварталах.
Это обязательство сохранить расходы успокоило опасения инвесторов, которые были вызваны китайским стартапом в начале этого года. Компания DeepSeek раскрыла детали новой модели ИИ, которую она назвала прорывом, и намекнула, что ИИ может быть эффективно реализован без огромных затрат на дорогостоящее оборудование.
Почему DeepSeek вызвал столько беспокойства?
DeepSeek утверждает, что ее модель R1 с открытым исходным кодом использует лишь малую часть ресурсов, которые крупные технологические компании используют для обучения своих систем искусственного интеллекта.
DeepSeek настраивает свою модель ИИ с помощью реальных входных данных, подход, известный как усиленное обучение, который, как утверждается, требует меньше времени и данных, чем метод искусственного обучения, используемый другими компаниями. Nvidia, которая, возможно, больше всех теряет, учитывая, что ее дорогостоящие полупроводники используются для обучения систем ИИ, назвала модель DeepSeek «превосходным достижением в области ИИ» — и тем, которое было достигнуто без нарушения контроля за экспортом технологий США.
Эти ограничения запрещают продажу Китаю самых современных графических процессоров от Nvidia и других компаний, и ответ правительства, по-видимому, развеял подозрения некоторых отраслевых аналитиков о том, что китайский стартап не смог бы совершить прорыв, о котором он заявляет.
Вывод, который многие сделали из прорыва DeepSeek, состоял в том, что новая система искусственного интеллекта может выполнять большую часть необходимого обучения на рабочем месте, используя реальные входные данные, а не в процессе обучения — этот процесс известен как обучение с подкреплением.
Компания Nvidia заявила, что ее чипы будут играть важную роль, даже если произойдут изменения в способах построения моделей ИИ.
Как AMD и Intel соотносятся с Nvidia в области ИИ-чипов?
AMD, второй по величине производитель чипов для компьютерной графики, представила версию своей линейки Instinct в 2023 году, нацеленную на рынок, на котором доминирует Nvidia. Новая, улучшенная версия MI350 будет отправлена клиентам примерно в середине года. Генеральный директор Лиза Су заявила, что она будет работать в 35 раз лучше, чем ее предшественник.
Руководство Intel сообщило аналитикам и инвесторам, что компания «не принимает значимого участия в рынке облачных центров обработки данных ИИ». В январе компания решила не выводить на рынок новый чип ИИ под кодовым названием Falcon Shores после того, как он не получил положительных отзывов от потенциальных клиентов, и решила использовать его только для внутреннего тестирования. Новый генеральный директор Лип-Бу Тан сказал, что он опрашивает потенциальных клиентов, чтобы найти наилучший путь для перезагрузки усилий Intel по ускорению ИИ. Этот процесс займет некоторое время, предупредил он.
Геополитика
В то время как конкуренты пока не оказали существенного влияния на Nvidia в области ИИ, правительство США отняло у нее часть роста. Ограничения на поставки в Китай, крупнейший рынок полупроводников, усилились. В апреле Nvidia заявила, что проводит списание запасов на сумму 5,5 млрд долларов, вызванное запретом на поставку чипа H20 компаниям в этой азиатской стране. H20 — это чип с урезанными возможностями, разработанный для того, чтобы обойти предыдущие ограничения.
В мае Nvidia и другие технологические компании получили некоторую помощь от администрации Трампа, когда были приостановлены правила, угрожавшие их возможности поставлять вычислительное оборудование для искусственного интеллекта в страны Ближнего Востока, а президент объявил о ряде проектов во время поездки на Аравийский полуостров.
Хуан ведет упорное лоббирование, утверждая, что ограничения на экспорт ИИ контрпродуктивны. Если США не предоставят фундаментальную технологию, утверждает он, другие страны — прежде всего Китай в лице Huawei Technologies Co. — вмешаются , и это поставит под угрозу лидерство США.